这是一篇关于Claude Code・CLI Agent 工作流架构，详细展示了Claude Code Agent的完整工作逻辑，是理解AI如何自主完成工程任务的优质视觉化指南。在图的最上方，呈现了工程师输入Prompt的场景，接下来是Claude Code Agent的大脑层，由Claude Opus模型、上下文窗口和推理链构成，这是Agent进行思考和决策的核心部分，具备推理以及工具调用能力，为后续的行动提供智能支持。中间部分是Agentic Workflow，以“思考 - 行动 - 观察”的循环为核心逻辑。思考环节负责拆解任务，制定计划；行动环节调用各种工具，如文件读写、Bash/Shell、Git版本控制和Web搜索等，这些工具通过MCP协议调用，MCP作为AI的USB - C接口，统一连接各种外部能力，使Agent能够与外部系统进行高效交互；观察环节则对行动结果进行评估，根据评估情况决定是否继续迭代，直至任务完成。最下方是交付层，展示了任务完成后的成果交付流程，包括多文件代码修改、单元测试通过以及Pull Request等步骤，最终由工程师进行Review后合入代码库。此模板适用于软件开发工程师，帮助他们了解如何利用Claude Code Agent提升开发效率；对于AI研究人员，可作为研究AI在工程任务中应用的参考案例；对于技术团队管理者，有助于探索如何将AI融入团队工作流程，提升整体生产力。该模板借助万兴图示软件精心绘制，万兴图示软件操作简便，功能强大，支持多种格式导出与共享，能满足不同用户在不同场景下的使用需求。